人工智能在法學(xué)教育中的應(yīng)用

人工智能技術(shù)在高校法學(xué)教育中的應(yīng)用日益廣泛，一方面提升了教育教學(xué)的質(zhì)量和效率，另一方面也帶來了諸多挑戰(zhàn)。通過建立嚴(yán)格的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)制度、確保算法透明公正以及加強(qiáng)師生教育和培訓(xùn)等，可以發(fā)揮人工智能技術(shù)的多重優(yōu)勢(shì)，促進(jìn)高校法學(xué)教育更好發(fā)展。

多維度的應(yīng)用表現(xiàn)

隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、智能終端等技術(shù)的發(fā)展，高校教育管理目前正向智慧化、生態(tài)化演進(jìn)。人工智能在高校法學(xué)教育中的應(yīng)用不僅可以提高法學(xué)教育的質(zhì)量和效率，還可以為學(xué)生提供更加豐富和個(gè)性化的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。同時(shí)，它也能幫助教育管理者更好地進(jìn)行決策和規(guī)劃，以適應(yīng)不斷變化的教育需求和挑戰(zhàn)。當(dāng)前，人工智能的應(yīng)用主要表現(xiàn)在以下三個(gè)方面：

第一，人工智能可以根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣和進(jìn)度，提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑和課程內(nèi)容。人工智能賦能法學(xué)教育教學(xué)創(chuàng)新的關(guān)鍵在于教育數(shù)據(jù)的全過程采集與互動(dòng)。人工智能收集學(xué)生的背景資料、成績(jī)記錄、在線學(xué)習(xí)行為等數(shù)據(jù)，并通過測(cè)試、作業(yè)、互動(dòng)等方面的表現(xiàn)考核學(xué)生的學(xué)習(xí)能力和知識(shí)水平；根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣和能力測(cè)評(píng)結(jié)果，規(guī)劃出個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑。這些路徑包括不同的學(xué)習(xí)模塊以及課程順序，并根據(jù)學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中的表現(xiàn)和反饋進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。

第二，人工智能可以應(yīng)用于自動(dòng)摘要、關(guān)鍵提取、模式識(shí)別等法律案例分析。首先，人工智能的自然語言處理技術(shù)，特別是文本摘要算法，可以自動(dòng)閱讀大量法律文件和案例，提取關(guān)鍵信息并生成摘要。其次，人工智能能夠識(shí)別案件中的關(guān)鍵實(shí)體和關(guān)鍵概念，幫助學(xué)生重點(diǎn)關(guān)注案件的核心要素。目前，人工智能技術(shù)也被應(yīng)用到刑事司法系統(tǒng)中，在大量數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)上更公正地進(jìn)行案件的審判、犯人的保釋以及假釋申請(qǐng)的審批等。最后，人工智能的相似性度量與推薦系統(tǒng)技術(shù)，可根據(jù)現(xiàn)行案例的特點(diǎn)來匹配歷史上的同類案例，為法律分析與策略制定提供參考。

第三，人工智能可以通過提供互動(dòng)式學(xué)習(xí)體驗(yàn)和情感行為分析，增強(qiáng)模擬法庭的教學(xué)效果。隨著互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來，法學(xué)學(xué)習(xí)越來越呈現(xiàn)出實(shí)踐性、情境性和個(gè)性化的特征。在開展模擬法庭的課堂教學(xué)時(shí)，人工智能技術(shù)可以模擬法官和律師的角色，與學(xué)生進(jìn)行互動(dòng)，并提供即時(shí)反饋和建議。同時(shí)，根據(jù)法律案例自動(dòng)生成法庭情景，包括案件背景、證人陳述和證據(jù)材料等，為學(xué)生提供生動(dòng)、多元的模擬環(huán)境。

多方面的應(yīng)用挑戰(zhàn)

人工智能應(yīng)用于高校法學(xué)教育，除了具有多重優(yōu)勢(shì)外，也有一些挑戰(zhàn)值得我們關(guān)注和警惕。

首先，人工智能在數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)和處理等多個(gè)環(huán)節(jié)存在潛在的隱私風(fēng)險(xiǎn)，尤其是涉及大量敏感信息的法學(xué)案例。高校法學(xué)教育往往需要收集大量的學(xué)生數(shù)據(jù)，收集到的學(xué)生數(shù)據(jù)需要存儲(chǔ)在服務(wù)器或云端，可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)被不當(dāng)或錯(cuò)誤訪問。此外，人工智能系統(tǒng)需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理。在數(shù)據(jù)處理過程中，如果沒有嚴(yán)格的隱私保護(hù)措施，可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)濫用和隱私泄露。

其次，人工智能的算法可能存在偏差。人工智能系統(tǒng)依賴大量的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，如果這些數(shù)據(jù)本身不完整，就可能導(dǎo)致算法學(xué)習(xí)到有偏差的內(nèi)容。同時(shí)，人工智能系統(tǒng)會(huì)不斷更新和優(yōu)化其模型，如果系統(tǒng)在應(yīng)用過程中收到不客觀的反饋，這些內(nèi)容就會(huì)被進(jìn)一步強(qiáng)化并形成反饋回路，加劇偏差的產(chǎn)生。2016年，國外某公司發(fā)布了一篇調(diào)查報(bào)告，揭露了某產(chǎn)品存在的算法偏差問題，引發(fā)了關(guān)于算法透明性和公平性的廣泛討論。這一案件好似一個(gè)三棱鏡，折射出了智能輔助刑事裁判工具應(yīng)用中的潛在風(fēng)險(xiǎn)。從根本上講，這種風(fēng)險(xiǎn)來自人工智能目前發(fā)展階段及其賴以躍遷的數(shù)據(jù)庫的局限性。

最后，高校法學(xué)教育面臨人工智能的技術(shù)制約。雖然近年來自然語言處理技術(shù)取得了顯著進(jìn)步，但人工智能對(duì)法律語言的理解仍然存在不足。法律語言涉及大量的專業(yè)術(shù)語、法律概念以及多義詞的精確使用，而人工智能系統(tǒng)難以全面掌握和準(zhǔn)確解析這些語言。此外，法律問題不僅需要語言文字的處理，更需要復(fù)雜的邏輯推理和情景推理能力。復(fù)雜的推理過程不僅依賴于對(duì)法律條文的準(zhǔn)確理解，還需要廣博的社會(huì)文化背景知識(shí)，以更好地避免法理與人情的沖突。

另外，隨著人工智能技術(shù)在高校法學(xué)教育中的日漸融入，教師的角色和教學(xué)方式也要做相應(yīng)的調(diào)整和變革。隨著互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來，人工智能逐漸開始承擔(dān)部分知識(shí)傳遞的任務(wù)，高校教師的角色可能從傳統(tǒng)的知識(shí)講授者轉(zhuǎn)變?yōu)橐龑?dǎo)者、推動(dòng)者和學(xué)習(xí)過程中的監(jiān)督者。這就要求高校教師應(yīng)當(dāng)對(duì)人工智能技術(shù)有更全面的理解和更強(qiáng)大的應(yīng)用能力。

多角度的應(yīng)對(duì)方式

鑒于人工智能技術(shù)應(yīng)用于高校法學(xué)教育存在諸多挑戰(zhàn)，我們需要通過系統(tǒng)的制度設(shè)計(jì)加以防范，以確保人工智能技術(shù)在法學(xué)教育中可以得到公平、公正和有效的運(yùn)用，同時(shí)避免可能的負(fù)面影響和道德風(fēng)險(xiǎn)。

第一，建立嚴(yán)格的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)制度，明確人工智能系統(tǒng)在數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)和處理過程中的責(zé)任和義務(wù)。首先，確保學(xué)生數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)和處理符合相關(guān)法律規(guī)定。在收集學(xué)生數(shù)據(jù)前，應(yīng)明確告知數(shù)據(jù)收集的目的、范圍和使用方式并征得學(xué)生的同意；提供詳細(xì)的隱私保護(hù)政策，讓學(xué)生充分了解后期的數(shù)據(jù)處理和保護(hù)機(jī)制。其次，應(yīng)遵循數(shù)據(jù)最小化原則，即收集實(shí)現(xiàn)法學(xué)教學(xué)目標(biāo)所需的最少數(shù)據(jù)，避免不必要的數(shù)據(jù)收集。同時(shí)，實(shí)行嚴(yán)格的數(shù)據(jù)訪問控制措施，保障授權(quán)人員訪問學(xué)生數(shù)據(jù)的資格。最后，提高數(shù)據(jù)處理的透明度，定期公開法學(xué)教育中的人工智能系統(tǒng)數(shù)據(jù)使用情況和隱私保護(hù)措施。

第二，制定算法透明和公正的標(biāo)準(zhǔn)，定期審查和評(píng)估法學(xué)教育中的人工智能系統(tǒng)算法。一方面，在訓(xùn)練數(shù)據(jù)之前對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行審查和清洗，剔除明顯有偏差和歧視性的內(nèi)容，確保數(shù)據(jù)的多樣性和代表性；定期更新數(shù)據(jù)集，納入更加全面和公正的數(shù)據(jù)，避免歷史偏差的累積。同時(shí)，設(shè)立投訴和反饋機(jī)制，及時(shí)處理用戶對(duì)算法偏差的投訴和反饋，不斷改進(jìn)算法。另一方面，提高算法的透明性和可解釋性，公開算法的設(shè)計(jì)原理、訓(xùn)練數(shù)據(jù)和評(píng)估結(jié)果，邀請(qǐng)獨(dú)立的第三方機(jī)構(gòu)對(duì)算法進(jìn)行評(píng)估和監(jiān)督。

第三，加強(qiáng)對(duì)法學(xué)教育工作者和學(xué)生的教育和培訓(xùn)，提高其對(duì)人工智能應(yīng)用問題的認(rèn)識(shí)和處理能力?？梢越Y(jié)合法學(xué)、倫理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等學(xué)科，開設(shè)專門的人工智能倫理課程，內(nèi)容可以涵蓋數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、算法公正性、法律職業(yè)倫理等。同時(shí)，通過典型案例分析和討論，幫助學(xué)生理解和應(yīng)對(duì)人工智能運(yùn)用于具體法律案件中的問題，使其認(rèn)識(shí)到人工智能只是一種輔助工具，在面對(duì)復(fù)雜案件時(shí)，仍然需要個(gè)人全面精準(zhǔn)的理解和深厚的社會(huì)文化積淀。此外，制訂系統(tǒng)的教師培訓(xùn)計(jì)劃，一方面加強(qiáng)教師的智能教育素養(yǎng)，從多個(gè)維度提升教師對(duì)人工智能的理解與運(yùn)用能力，使其更好地適應(yīng)技術(shù)變革；另一方面加快學(xué)科素養(yǎng)與信息素養(yǎng)的深度融合，幫助教師利用技術(shù)手段豐富教學(xué)內(nèi)容，提高教學(xué)互動(dòng)性，雙向促進(jìn)學(xué)生智能素養(yǎng)的培養(yǎng)。

通過建立健全多層次、多角度的倫理和制度防范體系，可以有效保障人工智能技術(shù)在高校法學(xué)教育中的公平性、安全性和倫理性并促進(jìn)其健康發(fā)展，為培養(yǎng)高素質(zhì)法律人才提供有力支持。

（作者單位系成都大學(xué)）

編輯：張鈺梅" " zhangclaire08@163.com